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Enregistrement W4309034802 · doi:10.1021/accountsmr.2c00154

Uniting Heat and Light in Heterogeneous CO<sub>2</sub> Photocatalysis: Optochemical Materials and Reactor Engineering

2022· article· en· W4309034802 sur OpenAlexafffund
Junchuan Sun, Wei Sun, Lu Wang, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesZhejiang UniversityUniversity of TorontoMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Shenzhen City
Mots-clésPhotothermal therapyCatalysisPhotocatalysisOxideNanotechnologyIndiumChemistryPhotothermal effectMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ConspectusThe rapid increase in atmospheric CO2 concentration (∼420 ppm) has become one of the significant issues threatening human survival. As an effective measure to solve this major problem, renewable energy-powered catalytic CO2 conversion technologies have received vast attention in both academia and industry. Among these techniques, photothermal catalysis is a rising star with promising potential for CO2 conversion even under milder conditions. Indium oxide was among the first to be used in photothermal CO2 catalysis, and through its various forms, stoichiometries, and surface chemistry, it has become one of the most well-studied photothermal catalyst systems. Indium oxide is a highly tunable semiconductor for CO2 photocatalysis, which can be driven by both light photochemically and heat photothermally, thereby serving as an archetype for understanding how to optimize its performance for storing solar as chemical energy, through creative materials chemistry.Our solar fuel cluster discovered photothermal CO2 catalysis over indium oxide in 2014 and has long been committed to the study of this field. Photothermal catalysis by semiconductors like indium oxide can be deconstructed into three key processes: photochemistry, thermochemistry, and surface chemistry. To be specific, photoexcited electron–hole pairs can enable redox and acid–base surface chemical reactions. Phonons and plasmons can drive these reactions photothermally. Surface active sites, such as surface frustrated Lewis pairs and oxygen vacancies, can amplify product activity and selectivity. Designer synergism between all of these effects ultimately determines the overall performance metrics of photothermal CO2 catalysis. Thus, to design and optimize a photothermal catalyst, the three aforementioned key processes should be considered synergistically.In this Account, indium oxide-based catalysts are selected as an archetype to introduce the process of photothermal CO2 catalysis and the advancements of indium oxide-based catalysts mainly from our solar fuel cluster are summarized. In detail, the strategies of material design are introduced systematically with the three key processes: photochemistry, thermochemistry, and surface chemistry. Moreover, a foreseeable future of the emerging field of optochemical engineering of photothermal catalysis, ranging from potential reactions to reactor design, is included as the perspective as well. In other words, this Account is dedicated to exploring how chemically tailored indium oxide-based catalyst has served as a platform material for understanding photothermal CO2 catalysis and how this know-how is enabling the design of high quantum efficiency photocatalysts and photoreactors. A comprehensive understanding of these points is the key to the development of the emerging field of optochemical materials and reactor engineering of heterogeneous CO2 photocatalysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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